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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 616345 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 616345

Título del libro: 2022 European Control Conference, Ecc 2022
Título del capítulo: L2 Gain Tuning for the Gradient Descent Algorithm in the Presence of Disturbances

Autores UNAM:
JUAN GUSTAVO RUEDA ESCOBEDO; JAIME ALBERTO MORENO PEREZ;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2022

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Resumen:

Due to its simplicity and inexpensive computation, the gradient descent algorithm is one of the most used tools in adaptive control and system identification. Although it has been studied for decades, little has been achieved in terms of tuning methods in the presence of disturbances. One of the main difficulties in its analysis is the time-varying nature of the algorithm. In this work, we contribute in such direction by providing LMI tools for tuning the gradient descent algorithm gain such that a guaranteed upper bound on the L2-gain with respect to parameter variations and measurement noise is achieved. Two academic examples are provided to illustrate the efficient application of the method. © 2022 EUCA.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9783907144077
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.23919/ECC55457.2022.9838051